A Numerically Robust and Low-complexity Method of Signal Subspace Estimation

Abstract

该文提出了一种数值稳健且低复杂度的信号子空间估计新方法。该方法通过多级维纳滤波器前向迭代构造观测数据协方差矩阵三对角化的转换矩阵，其列向量为信号子空间的一组正交基。与传统的相关相减结构结构相比，该文的多级维纳滤波器前向迭代通过Householder酉变换实现，显著增强了有限精度运算中信号子空间基向量的正交性，提高了数值稳健性。此外，基于Householder矩阵的酉性质和矩阵后向累积提出了一种转换矩阵的快速计算方法，降低了计算复杂度。计算机仿真结果验证了该方法的数值稳健性和计算效率。